Adecuación de señales de voz para el sistema de estimación de la frecuencia fundamental cgawavf

Adecuación de Señales de Voz para el Sistema de Estimación de la Frecuencia Fundamental CGAWAVF
Harold A. Romo R., Angela M. Betancourth B., Catalina I. Córdoba P.
Universidad del Cauca
hromo@unicauca.edu.co, abetancourth@unicauca.edu.co, cicordoba@unicauca.edu.co

Recibido para revisión 26 de Marzo de 2007, aceptado 03 de diciembre, versión final 10 de Diciembre de 2007

Resumen— La vozes una característica propia de cada persona y por lo tanto proporciona información de manera única y precisa. En la facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad del Cauca se desarrolló una aplicación que caracteriza la frecuencia fundamental de la voz de personas del suroccidente colombiano, el sistema CGAWAVF (Complex Gaussian Adapted Wavelet Family) [1] tratadigitalmente las señales de voz utilizando la técnica wavelet como herramienta de análisis. Este artículo presenta una etapa de preprocesamiento, en la que se implementa un algoritmo de segmentación automática y otro de eliminación de ruido que permiten que el sistema CGAWAVF procese correctamente señales de voz adquiridas en condiciones de ruido. Finalmente se presentan algunos resultados, conclusionesy recomendaciones de esta aplicación.

Palabras Clave— eliminación de ruido, segmentación automática, frecuencia fundamental, wavelets.

Abstract— The voice is a proper characteristic of every person and therefore it provides information of an unique and precise way. In the faculty of Electronic Engineering and Telecommunications of the University of the Cauca there developed an applicationthat characterizes the fundamental frequency of the persons' voice of the Colombian southwest, the system CGAWAVF (Complex Gaussian Adapted Wavelet Family) [1] treats digitally the signals of voice using the technology wavelet as tool of analysis. This article presents a stage of preprocessing, in that is implemented an algorithm of automatic segmentation and other one of elimination of noise thatthey allow that the system CGAWAVF should try correctly signals of voice acquired in conditions of noise. Finally they present some results, conclusions and recommendations of this application.

Keywords— Denoising, automatic segmentation, fundamental frequency, wavelets.

E

INTRODUCCIÓN

L sistema de detección de la frecuencia fundamental CGAWAVF se desarrolló utilizando el softwarematlab y el toolbox de wavelets y la adquisición de voces para la base de datos se hizo en condiciones mínimas de ruido utilizando el set de grabación de la emisora de la Universidad del Cauca además de una segmentación manual de los sonidos vocálicos adquiridos.
Buscando que el sistema CGAWAVF sea una herramienta eficaz, portable y económica se implementan dos algoritmos: uno orientado asegmentar automáticamente los sonidos vocálicos y el otro a eliminar o minimizar el ruido presente en las señales de voz, siempre que estas sean grabadas en condiciones adversas.
Al aumentar el tamaño de la base de datos el proceso de segmentación manual resulta dispendioso y complejo, en ese sentido se hace apropiado automatizar esa función permitiendo así que el mismo algoritmo analice y extraigalos segmentos de señal con la suficiente energía como para realizar la estimación de la frecuencia fundamental de una forma satisfactoria. En este caso se utiliza el método de detección de bordes que se basa en los cambios de energía de la señal.
A través de la técnica wavelet se han desarrollado algunos algoritmos de supresión de ruido en señales de voz utilizando métodos de umbralamiento[1][2]; de entre ellos se selecciona el más adecuado para reducir los ruidos e interferencias que han sido detectados como los más críticos en las señales de voz grabadas en exteriores.

ruido e interferencias en señales de voz

1 Definición de ruido [3]

Se designa con el nombre de ruido a toda señal no deseada que se encuentra superpuesta a una señal útil. El ruido se puede dividir en...